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        基于云模型的TIS機構(gòu)績效評價研究
        ——以上海某TIS機構(gòu)為例*

        2023-10-26 03:06:22裴斐安琪代云云周劍峰焦寶龍
        項目管理技術(shù) 2023年10期
        關(guān)鍵詞:期望值特征值績效評價

        裴斐 安琪 代云云,2,3 周劍峰 焦寶龍

        (1.常州市建筑科學(xué)研究院集團股份有限公司,江蘇 常州 213015;2.揚州大學(xué)建筑科學(xué)與工程學(xué)院,江蘇 揚州 225127;3.東南大學(xué)土木工程學(xué)院,江蘇 南京 211189)

        0 引言

        隨著建筑行業(yè)質(zhì)量問題凸顯,國家陸續(xù)出臺了一系列工程質(zhì)量保險相關(guān)政策文件[1],提出要大力開展工程質(zhì)量保險試點,完善工程質(zhì)量保險制度。申琪玉等[2]通過比較中國、法國、日本和西班牙4個國家的工程質(zhì)量保險制度,認為我國工程質(zhì)量保險項目存在類型單一、發(fā)展不均衡、保險制度不健全等問題。任思亮[3]、潘杰等[4]指出,目前,我國TIS機構(gòu)缺少明確的規(guī)范和行業(yè)標準,應(yīng)加強立法,規(guī)范市場。由此可見,工程質(zhì)量保險制度的完善和TIS機構(gòu)的規(guī)范化運行成為業(yè)界關(guān)注的焦點。

        近年來,國內(nèi)學(xué)者針對工程質(zhì)量保險制度體系的構(gòu)建和TIS機構(gòu)的發(fā)展定位進行了研究。劉博等[5]結(jié)合國內(nèi)保險試點情況,從責(zé)任、保障和運行三個方面構(gòu)建了工程質(zhì)量保險體系,明確了各參建主體的責(zé)權(quán)關(guān)系和保險運行流程。戚菲菲[6]、李亦然[7]從工程質(zhì)量保險視角構(gòu)建了工程質(zhì)量保險評價體系,并通過實證分析,驗證了評價體系的可行性。原振鐘[8]分析了在推行TIS機構(gòu)時面臨的問題及相應(yīng)的對策。然而,現(xiàn)階段,仍缺乏科學(xué)嚴謹?shù)目冃гu價體系對TIS機構(gòu)的專業(yè)性進行評價。

        基于此,通過梳理和總結(jié)TIS機構(gòu)績效評價研究,建立基于OWA算子賦權(quán)法的云模型,以解決TIS機構(gòu)專業(yè)性的多屬性衡量沖突問題,為政府或保險公司科學(xué)合理地評價TIS機構(gòu)的專業(yè)性水平提供理論依據(jù)。

        1 TIS機構(gòu)績效評價指標體系構(gòu)建

        本文選取工程監(jiān)理單位和工程咨詢單位的相關(guān)績效評價指標作為TIS機構(gòu)績效評價的研究基礎(chǔ),并結(jié)合TIS機構(gòu)自身特點、工作檢查報告、工作流程表和專家訪談意見,構(gòu)建TIS機構(gòu)績效評價指標體系。該體系包括4個一級指標和19個二級指標,具體見表1。

        表1 TIS機構(gòu)績效評價指標體系

        2 TIS機構(gòu)績效評價模型建立

        2.1 次序加權(quán)平均算子法(OWA)

        本文采用OWA算法確定TIS機構(gòu)績效評價指標體系權(quán)重。與層次分析法相比,OWA算法可以降低主觀因素對指標數(shù)據(jù)的干擾[17]。在TIS機構(gòu)績效評價過程中,確定指標權(quán)重是關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

        2.1.1 數(shù)據(jù)集結(jié)排序

        對于任意的指標集合Cij(i=1,2,…,n;j=1,2,…,m)給出決策數(shù)據(jù)ui。其中,m表示指標數(shù),n表示專家人數(shù)。

        對ui由大至小進行排序,得到向量b=(b1,b2,…,bn)。

        2.1.2 位置權(quán)重確定

        排序后的數(shù)據(jù)bj所對應(yīng)的位置權(quán)重kj由組合數(shù)計算所得,公式如下

        2.1.3 權(quán)重確定

        通過賦權(quán)向量kj對決策數(shù)據(jù)bj加權(quán),計算各指標絕對權(quán)重,即

        計算各評價指標的相對權(quán)重,得到實際權(quán)重值,即

        2.2 TIS機構(gòu)績效評價云模型

        云模型可以較好地反映評估對象的模糊性和隨機性[18],包括期望值Ex、熵值En、超熵值He。期望值是云滴在論域空間的中心,是最能代表定性概念的量化數(shù)值。在TIS機構(gòu)績效評價中,期望值代表各績效因素的評價值,表示TIS機構(gòu)的績效水平,期望值越小,表示TIS機構(gòu)績效越低;熵值代表TIS機構(gòu)績效評價結(jié)果的可靠性,熵值越小,表示結(jié)果被接受的程度越高;超熵值是數(shù)域中所有不確定性的凝聚程度,超熵值越小,表示TIS機構(gòu)績效評價結(jié)果準確性越高。

        2.2.1 云模型算法

        利用Excel工具實行逆向云算法,得到TIS機構(gòu)績效指標的云數(shù)字特征值Ex、En和He。使用Matlab軟件實現(xiàn)正向云算法,以圖像形式展示TIS機構(gòu)績效評價結(jié)果。

        (1)逆向云算法。具體步驟如下:

        1)計算逆向隸屬云模型期望值Ex,即

        (4)

        2)計算隸屬云模型熵值En,即

        (5)

        3)計算隸屬云模型超熵值He,即

        (6)

        (2)正向云算法。具體步驟如下:

        1)計算以En為期望值、以He為標準差的正態(tài)隨機數(shù)Hei。

        2)計算以Ex為期望值、以En′為標準差的正態(tài)隨機數(shù)xi。

        4)令[xi,μi(x)]表示一個云滴。

        5)重復(fù)上述步驟,生成N個云滴。

        2.2.2 確定評價標準云

        評價標準云是績效評價的基準對照圖[19]。結(jié)合績效評價經(jīng)驗,將TIS機構(gòu)績效評價結(jié)果分為5個等級:非常好、較好、一般、較差、差,構(gòu)成評語集V={v1,v2,v3,v4,v5}。采用黃金分割率法對TIS機構(gòu)績效評語集合進行分級,相鄰評語等級間的云模型參數(shù)倍數(shù)為0.618,且距論域中心區(qū)域越近,評價等級的熵值和超熵值越小[20]。對每個評價等級區(qū)間進行雙邊約束,根據(jù)式(7)得到云模型三個數(shù)字特征值,生成評價標準云。公式如下

        式中,Vmin表示評語取值范圍最小邊界;Vmax表示評語取值范圍最大邊界;k表示常數(shù),可根據(jù)需求進行調(diào)整。本文取k=0.01。

        以論域[0,1]的中心點0.5為中間評語等級,取“一般”評語集的云數(shù)字特征值(0.5,0.039,0.01),根據(jù)式(7)計算得到評價標準云的數(shù)字特征。TIS機構(gòu)績效評價標準云模型參數(shù)見表2。采用Matlab軟件繪制TIS機構(gòu)績效評價標準云圖,如圖1所示。

        圖1 TIS機構(gòu)績效評價標準云圖

        表2 TIS機構(gòu)績效評價標準云模型參數(shù)

        2.2.3 評價綜合云

        在評價績效指標時,需要進行綜合云運算。對關(guān)聯(lián)性較弱的指標(二級指標)采用浮動云算法計算,見式(8);對關(guān)聯(lián)性較強的指標(一級指標)采用綜合云算法,見式(9)。由此,得到評價綜合云特征值Cu(Ex,En,He)。計算公式如下

        (9)

        2.2.4 確定評價結(jié)果

        對綜合云和標準云各級別間的相似性進行計算。綜合評價云在某個等級標準云的相似度越高,說明綜合評價云和此級別標準云的相似性越強。其相似程度最高的評價級別為TIS機構(gòu)績效等級,相似度λt計算公式如下

        (10)

        式中,Ex表示綜合云的期望值;Ext、Ent分別表示第t個標準云的期望值和熵值。

        3 案例分析

        下面以上海某TIS機構(gòu)為例,利用上述模型對該機構(gòu)績效進行全面評價。

        3.1 TIS機構(gòu)績效指標權(quán)重計算

        以問卷調(diào)查的方式邀請5名參與IDI項目并了解TIS機構(gòu)現(xiàn)狀的專家,根據(jù)其經(jīng)驗,采用李克特量表對該機構(gòu)績效評價體系進行打分。根據(jù)式(1)~式(3),得到TIS機構(gòu)績效評價指標權(quán)重。一級指標和二級指標打分結(jié)果和權(quán)重值見表3和表4。

        表3 一級指標打分結(jié)果和權(quán)重值

        表4 二級指標打分結(jié)果和權(quán)重值

        3.2 TIS機構(gòu)績效評價云模型結(jié)果

        該績效評價體系指標分值范圍為[0,1]。其中,[0,0.2]表示“績效差”,(0.2,0.4]表示“績效較差”,(0.4,0.6]表示“績效一般”,(0.6,0.8]表示“績效較好”,(0.8,1]表示“績效非常好”。

        以指標B1為例,首先,通過式(4)~式(6)計算二級指標C11、C12、C13的云特征值;其次,根據(jù)式(8)計算二級指標綜合云參數(shù)。

        3.2.1 計算二級指標云特征值

        (1)計算人員配備情況C11云特征值。得到

        Ex=(0.7+0.5+0.5+0.4+0.6)÷5=0.540

        |0.6-0.540|)=0.110

        =0.029

        (2)人員專業(yè)類別情況C12云特征值。得到

        Ex=(0.5+0.7+0.6+0.5+0.6)÷5=0.580

        |0.6-0.580|)=0.080

        =0.024

        (3)計算人員監(jiān)督優(yōu)良率C13云特征值。得到

        Ex=(0.5+0.6+0.7+0.7+0.5)÷5=0.600

        |0.5-0.600|)=0.100

        =0.007

        3.2.2 計算二級指標綜合云參數(shù)

        二級指標綜合云參數(shù)計算公式如下

        =0.573

        =0.097

        =0.020

        同理,可得其余各二級指標云特征值和綜合云參數(shù),結(jié)果見表5。

        表5 各二級指標云特征值和綜合云參數(shù)

        根據(jù)上述計算結(jié)果,利用式(9)計算得到一級指標綜合云參數(shù)C(0.619,0.094,0.023)。根據(jù)式(10)計算得到綜合云與5個標準云的相似度λt,分別為:λ1=1.072×10-3、λ2=5.320×10-1、λ3=9.445×10-3、λ4=7.986×10-6、λ5=1.429×10-8。相似度越高,表示綜合云與該標準云越相似。λ2值最大,說明一級指標綜合云與標準云“較好”等級更為相似。因此,該TIS機構(gòu)績效評價等級為“較好”,與實際情況相符。

        通過正向云發(fā)生器繪制該機構(gòu)績效評價綜合云圖,如圖2所示。顯示結(jié)果與結(jié)論相符。

        圖2 某TIS機構(gòu)績效評價綜合云圖

        4 結(jié)語

        為有效解決TIS機構(gòu)績效評價標準缺失的問題,本文建立了基于OWA算法的TIS機構(gòu)績效評價云模型,具體結(jié)論如下:

        (1)從人員、機構(gòu)、制度和工作專業(yè)性4個維度分析TIS機構(gòu)績效評價指標,共得到4個一級指標和19個二級指標。

        (2)利用云模型對TIS機構(gòu)績效進行評價,兼顧了評價過程中的模糊性與隨機性,使評價結(jié)果更為客觀準確。通過Matlab軟件計算生成綜合云圖,實現(xiàn)了研究結(jié)果可視化。

        (3)以某TIS機構(gòu)為例進行績效評價,得到該機構(gòu)績效評價等級為“較好”,與實際情況相符,驗證了該模型與計算方法的可行性和適用性。

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